DeFAI: Как ИИ может раскрыть потенциал Децентрализованных финансов?
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на появление множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно ориентироваться среди множества цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из широкого базового повествования 2023 года в более специализированный и ориентированный на агента фокус 2024 года. Этот переход породил DeFi AI (DeFAI) - новую развивающуюся область, которая усиливает DeFi с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Уровень данных и уровень вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических ценовых данных, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при поддержании выполнения без доверия. Наконец, агентская структура позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на базе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Такие протоколы служат пользовательским интерфейсом, подобным ChatGPT, для Децентрализованных финансов, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в цепочке. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и dApp и выполняют намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполняться этими протоколами, включают:
Обмен, кросс-цепь, кредитование/вывод средств, выполнение сделок через кросс-цепь
Кошелек для копирующей торговли или профиль в социальной сети
Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса в зависимости от процента размера позиции
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепи на Solana, обменивать на SOL/другие токены и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня выполняет операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать лучшие решения о покупке/продаже
Выполняйте сложные Децентрализованные финансы стратегии, как базовую торговлю.
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Оптимизация поставок ликвидности путем ребалансировки позиций LP для достижения лучшего APY
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или蜜罐
Эти ведущие протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но волатильность рынка криптовалют очень высока. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо全面了解 связь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую рыночную ситуацию.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных различного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся проверке. Например, абстрактный уровень должен получать данные с блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Качественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в отношении определенных активов.
Основные поставщики данных DeFAI включают:
Mode Synth: Синтетические данные для финансового прогнозирования, захватывающие полное распределение ценовых изменений, используемые для прогнозирования AI-моделями.
Chainbase: Полноструктурированный набор данных, предоставляющий данные, улучшенные ИИ, для торговли, прогнозирования и получения альфы
sqd.ai: Децентрализованное хранилище данных для AI-агентов, масштабируемый и настраиваемый доступ к многим цепочкам данных с безопасностью на основе нулевых знаний
Cookie: Социальные медиа-умыслы и уровень данных на блокчейне, ориентированные на AI-агентов, используют 18 специализированных AI-агентов для обработки более 7 ТБ данных агентов на более чем 20 цепочках.
Самая обсуждаемая блокчейн платформа AI-агентов
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, Mode также позиционирует себя как полностековый блокчейн для будущего Децентрализованных финансов ИИ. Они недавно развернули Mode Terminal, который является сопроводителем Децентрализованных финансов ИИ, для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам.
Mode также поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах, интегрируя несколько протоколов в свою экосистему. С развитием большего количества агентов и выполнением сделок, Mode быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, и самым заметным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и ИИ-анализ сделок перед выполнением, можно заблокировать и проверить высокорисковые транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. Как L2 суперцепи Optimism, Mode занимает промежуточную позицию, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой Децентрализованные финансы.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство ИИ-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
dApp на основе ИИ может обрабатывать хранилища или сделки, но это пассивно, а не активно.
Следующий этап DeFAI, возможно, будет сосредоточен на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн данных о деятельности крупных держателей, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа, а также сочетая их с анализом настроений с общего рынка.
Конечной целью является то, что AI-агенты смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии с единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Хотя токены и рамки AI-агентов значительно сократились, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал повышения доступности и производительности DeFi с помощью AI-агентов нельзя отрицать.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные слои данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентского принятия решений.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов все еще являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства ему. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на TEE, FHE и даже доказательствах с нулевым разглашением, может усилить проверяемость поведения AI-агентов, тем самым обеспечивая доверие к автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
21 Лайков
Награда
21
7
Поделиться
комментарий
0/400
PoolJumper
· 07-30 14:43
Снова пришел разыгрывайте людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeTokenGenius
· 07-30 14:43
Ничто не сравнится с азартными игроками.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-aa7df71e
· 07-30 14:43
неудачники必备 Боты跑单更稳
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 07-30 14:30
Так что это подражание, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SellTheBounce
· 07-30 14:21
Снова начинается хорошее представление по ловле падающего ножа.
DeFAI: AI помогает Децентрализованным финансам раскрыть потенциал, данные в блокчейне становятся ключевыми
DeFAI: Как ИИ может раскрыть потенциал Децентрализованных финансов?
Децентрализованные финансы(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаются основным столпом криптоэкосистемы. Несмотря на появление множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, и даже опытным пользователям трудно ориентироваться среди множества цепочек, активов и протоколов.
В то же время искусственный интеллект (AI) развился из широкого базового повествования 2023 года в более специализированный и ориентированный на агента фокус 2024 года. Этот переход породил DeFi AI (DeFAI) - новую развивающуюся область, которая усиливает DeFi с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Уровень данных и уровень вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, которые основаны на исторических ценовых данных, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при поддержании выполнения без доверия. Наконец, агентская структура позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на базе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Такие протоколы служат пользовательским интерфейсом, подобным ChatGPT, для Децентрализованных финансов, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения в цепочке. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и dApp и выполняют намерения пользователей, одновременно устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполняться этими протоколами, включают:
Например, нет необходимости вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепи на Solana, обменивать на SOL/другие токены и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного уровня выполняет операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
3. DApps на основе ИИ
Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции кредитования, обмена, доходного фарминга и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:
Эти ведущие протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с некоторыми проблемами:
Эти протоколы зависят от потоков данных в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к неэффективности маршрута, сбоям в сделках или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но волатильность рынка криптовалют очень высока. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы сохранять свою эффективность.
Необходимо全面了解 связь активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую рыночную ситуацию.
Чтобы предоставить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных различного качества, чтобы поднять свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI интеллекта
Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и поддающиеся проверке. Например, абстрактный уровень должен получать данные с блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Качественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в отношении определенных активов.
Основные поставщики данных DeFAI включают:
Самая обсуждаемая блокчейн платформа AI-агентов
Помимо создания уровня данных для ИИ и агентов, Mode также позиционирует себя как полностековый блокчейн для будущего Децентрализованных финансов ИИ. Они недавно развернули Mode Terminal, который является сопроводителем Децентрализованных финансов ИИ, для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам.
Mode также поддерживает множество команд, основанных на ИИ и агентах, интегрируя несколько протоколов в свою экосистему. С развитием большего количества агентов и выполнением сделок, Mode быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, и самым заметным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляцию и ИИ-анализ сделок перед выполнением, можно заблокировать и проверить высокорисковые транзакции до их обработки, чтобы обеспечить безопасность на цепочке. Как L2 суперцепи Optimism, Mode занимает промежуточную позицию, соединяя людей и агентских пользователей с лучшей экосистемой Децентрализованные финансы.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство ИИ-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа, анализируя данные, но им не хватает независимого исполнения сделок.
dApp на основе ИИ может обрабатывать хранилища или сделки, но это пассивно, а не активно.
Следующий этап DeFAI, возможно, будет сосредоточен на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн данных о деятельности крупных держателей, изменениях ликвидности и т.д., одновременно создавая полезные синтетические данные для лучшего прогнозного анализа, а также сочетая их с анализом настроений с общего рынка.
Конечной целью является то, что AI-агенты смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии с единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Хотя токены и рамки AI-агентов значительно сократились, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал повышения доступности и производительности DeFi с помощью AI-агентов нельзя отрицать.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении качественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные слои данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймов, что подчеркивает важность данных для агентского принятия решений.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов все еще являются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства ему. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов, основанных на TEE, FHE и даже доказательствах с нулевым разглашением, может усилить проверяемость поведения AI-агентов, тем самым обеспечивая доверие к автономии.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)